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抽水蓄能电站设备多源信息融合的安全状态监测方法

2024-12-22 71 上传者：管理员

摘要：多源信息融合技术的核心要义在于深入整合与剖析源自不同渠道和形式的数据，以期达成更为精确、全面的认知，进而提升决策制订的精准性和执行效能。在抽水蓄能电站设备管理领域，该技术被科学有效地运用于多元信息的集成处理，实现了设备安全状态实时在线监测的高效运作。在泵站设备故障检测系统中，多源信息融合技术被广泛应用于故障诊断及机组综合评估工作。在实践应用中，该技术显著增强了故障诊断的确定性与精确度，同时能够清晰展现机组运行全貌，极大提升了设备的可维护性和管理效果。

关键词：
多元传感器
多源信息融合
抽水蓄能电站
故障诊断
状态监测
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多传感器信息融合技术在工业设备中的应用日益广泛，其主要特征是整合多元传感器以获取设备的核心参数，包括振动数据、工艺数据和电气数据等。通过深度解析这些实时数据和历史数据，能有效确保电力生产过程维持在最高效率状态。该技术突破了传统监控的局限，是推动生产过程信息化向更高层次管理信息化转变的关键要素。然而，目前中国抽水蓄能电站的实时信息平台及相应功能的开发与应用仍处于初级阶段，主要侧重于基础的生产过程可视化、趋势分析及报表管理功能。对于抽水蓄能电站设备的实时监控数据，亟需开展多维度的综合评估，以实现精准的故障诊断和设备评估，这对于增强设备运行的安全性、可靠性和运行效率至关重要，符合目前提升行业标准和规范的政策导向。

1、多源信息融合技术

数据融合技术，又被称为信息整合策略，是一种新兴、系统性的自动化信息处理模式。其参照人脑处理复杂信息的模式，充分利用时间、空间等多元关联因素，对不同来源的信息进行深度整合，以确保对目标对象特征描述的一致性与精确性。同时，该技术能够实现对单一信息源的精细化分析，进而提升决策优化的效能，确保信息处理的科学性和规范性。

根据数据的抽象层次差异，多源数据融合技术可划分为三大核心处理类别，分别是数据级融合、特征级融合及决策级融合。其中，特征级融合方法涉及对传感器测量值的特性分析，以制订数据向量的处理方案，旨在保护信息关键特征的同时实现初步的信息融合工作。数据级融合策略着重于对原始数据的直接整合，适用于源自同一数据源的状况[1-2]。

2、设备故障监测系统

2.1 多源信息融合的设备状态评估原理

设备安全监测策略的核心特征在于对多种局部放电检测技术的输出信息进行综合解析。给来自不同传感器的预处理数据分配相应的权重，以此构建一个复合评估模型，用以判断变压器的工作状态。在该模型架构中，设定各局部放电检测技术为输入层，评估模型作为中间层，而评估结果则体现在输出层。局部放电检测信息融合结构如图1所示，与常规评估架构相比，本模型强调了输入层的多元性，突破了单一检测技术的局限，转而融合超声波、特高频和高频电流3种检测技术的多维度数据。在评估模型中，赋予这3个信息源不同的权重并进行综合分析，能够准确评估设备的综合运行状况，确保评估的全面性和精确性。

图1局部放电检测信息融合结构

设备状态评估流程如图2所示。设备状态评估体系由2个核心环节构成，一个是指标权重的设定，另一个是物元分析模型的构建。为确保评估权重的公正性与准确性，采取综合主观与客观因素的赋权策略来确定变压器评估指标的权重分配。同时，运用可拓学的理论，通过物元分析手段建立评估模型。通过权重与关联度矩阵的整合，形成设备的评价矩阵，从而实现对设备运行状态等级的精确划分和科学判断。

图2设备状态评估流程图

2.2 系统组成

该综合体系结构由两大核心组件构成，分别是硬件基础设施与软件平台，两者协同构建了一个全面且即时的监控与诊断体系。硬件组件包括一系列实地安装的设备，如精确度高的传感器、智能化数据采集装置、网络交换机和高性能服务器。这些设备构成了系统的基础架构，有效保障了数据的高效采集与传输。系统总体布局如图3所示。

图3系统总体布局图

软件部分专注于数据管理和分析。数据库作为系统的核心组成部分，存储了从现场持续收集的大量数据，包括振动、温度、压力、转速、电流等多种关键参数。这些数据经过实时在线监测系统处理和分析，为用户提供了直观且实时的设备运行状态信息。用户可借助局域网交换机在任何时间、任何地点访问服务器，实现设备的远程监控，无地域限制。

3、系统功能

在抽水蓄能电站设备的管控中，先进的监控与诊断系统发挥着核心功能。该系统配置了多元化的高效功能模块，包括状态监控、振动分析、专家系统及综合评估等，旨在实现对设备状态的全面、精确管理，以提升生产效率，压减维护成本，确保设备的稳定运行。

3.1 状态监控模块

作为系统的基础架构，状态监控模块如同设备的“监测器”，能实时捕捉并展示设备的动态信息。借助设备上安装的各种传感器，状态监控模块能够获取设备的温度、压力、振动、转速等多维度运行指标，并将这些数据传输至系统进行深度分析和处理。操作人员可借助状态监控模块实时查看设备的运行状况，包括实时数据、历史数据及趋势分析等。这些信息不仅能反映设备的实时运行状态，还能揭示潜在的故障风险及发展趋势[3]。通过对这些数据的深入剖析，操作人员能及时识别异常状况，预测潜在故障，从而采取预防性措施进行妥善处置。

3.2 振动分析模块

作为核心构成部分，振动分析模块配置了全面的分析工具体系，涵盖波形分析、频谱分析、倒频谱分析、细化谱分析、功率谱分析以及短时FFr分析等。这些工具的运用，使得专业人员能深入全面地解读设备振动数据，从而精确探测设备内部的微小变化。在设备早期故障识别中，这些分析手段发挥着不可替代的作用，能及时发现并鉴别设备存在的潜在问题，如不平衡、松动、磨损等，对于确保设备稳定运行具有极大作用。

3.3 专家系统模块

作为安全状态监测系统的重要组成，专家系统模块融合了先进的智能算法。通过对振动数据的频谱特性深入解析，并结合实时工艺参数变化，该模块能模拟专业判断流程，实现对设备故障的精确诊断。同时，专家系统模块可提供精确的故障定位信息，并为故障修复提供切实可行的指导方案[4]。这一模块的运用显著降低了维护人员的工作强度，提升了故障处理的效率和精确度，为企业的生产运行提供了强有力的技术保障。

4、机组状态评估标准

为精确评估抽水蓄能机组运行性能、准确识别设备故障及其严重性，必须将实际运行参数与既定规范进行对比研究。基于此，所选用的评估标准在设备状态评价阶段发挥着决定性作用。评估标准主要包括绝对评估、相对评估及类比评估3个维度。考虑到抽水蓄能机组的复杂结构和多变的运行环境，单纯依赖单一评估标准可能无法得出全面且精确的评估结果。因此，本项目采取综合评估方法，运用3种评估标准对抽水蓄能机组的运行状态进行深入评估。

4.1 绝对评估

绝对评估涉及将设备状态的特定测量值与权威设定的判断标准（即阈值或限值标准）进行对比，以确定设备状态。此类标准通常由权威机构发布并执行，以GB/T 6075.5—2002《在非旋转部件上测量和评价机器的机械振动第5部分：水力发电厂和泵站机组》为例，该标准将水电机组类型划分为A、B、C、D 4个振动等级界限，并规定报警阈值不得高于B区上限的1.25倍，而停机阈值不得超出C区上限的1.25倍。对于转速为300 r/min及以下的机组，推荐采用振动位移测量，高于此转速的机组则建议使用振动速度测量。然而，由于水电机组振动速度数据往往不够全面和精确，导致该标准在实际应用中存在一定的局限。

具体来说，振动速度数据可能受到多种因素的影响，如设备老化、环境变化等，从而使得数据的准确性和可靠性受到影响。因此，在实际应用中，需要结合其他监测手段和数据，如振动频率、振动幅度等，才能更全面地评估水电机组的运行状态，从而更有效地应用该标准。由于抽水蓄能机组的高转速特性，速度传感器在蓄能机组振动评估中的应用日益广泛，因此，亟需开展针对抽水蓄能机组振动速度评价标准的研究，以制订更适应此类机组的振动速度限值，确保评估的准确性和规范性[5]。

4.2 相对评估

4.2.1 相对评估标准

设备性能参数若在预设的阈值范围内，并不能完全确保其运行状态的绝对稳定性，因为有可能存在未引起警报系统注意的性能变动，因此，采用相对评估标准至关重要。在启用此标准时，需在设备正常运行的前提下进行全面的性能测试，将这些参数设定为基准值。在对设备进行持续监控的过程中，将实际测量的数据与基准值进行比较，通过分析两者之间的偏差，可对设备运行状态进行精确无误的评估。

4.2.2 相对状态阈值

可以采取以下2种策略确立相对状态阈值：①规范参照评估。严格遵循GB/T 6075.5—2002及GB/T11348.5—2008《旋转机械转轴径向振动的测量和评定第5部分：水力发电厂和泵站机组》中的规定，对设备振动状况进行系统评估。在保持传感器定位一致及设备运行状态基本相似的条件下，对振动数据进行比较。当振动幅度变化超过区域B上限的25%时，应判定为显著变动。特别是当变化呈现突发特性，务必深入探究变化原因，并采取相应处置措施。②拉依达法则（3σ准则）。此法则为被广泛认可的异常检测准则。基于正态分布原理，观测值偏离总体期望的偏差落在区间（3σ，﹣3σ）的概率为99.73%；若某一观测值的偏差超出此区间，应判断为异常值，即超出设备正常运行参数的范围。

评估基准的确立：依据大数定律的理论，当样本数量超过20，样本平均值可被视为理论平均值的代表[6]。因此，在构建相对评估基准时，应参考设备在正常运行条件下积累的长期监测数据，计算关键性能指标（如平均值、幅值、频率等）的平均值，设定为运行状态的标准参照值，即基准值X。

评估警戒报警值的确定：鉴于抽水蓄能机组的监测数据通常遵循正态分布的统计特性，可运用拉依达法则来设定评估警戒值，即划定异常状态的界限，计算公式如下：

式中：X为基准值；σ为标准偏差。

X和σ计算公式如下：

4.3 类比评估

类比评估是一种针对相同型号设备的评估策略，其核心在于在统一的操作条件下，通过比较各设备的共同指标判断设备的运行效能。对于运行时间有限、尚无法建立可靠数据基准或无法获取标准运行参数的设备，此方法可作为有效的评估手段。随着设备运行数据的持续积累，应适时调整或重构基准值，随后依据相对评估准则来评判设备的运行状况。此外，类比评估能精确辨识同类设备的性能差异，使运维人员能精准定位性能下降的关键设备，以实现更加科学的设备管理策略。

5、结束语

综上所述，本文采用多源信息融合技术对抽水蓄能电站的设备运行工况参数进行整合分析，以此强化设备安全状态的监测效能，从而显著提升了故障诊断的效率和精确度。此方法在实际运行中已体现出高度的可靠性和优越性。

参考文献:

[1]刘雪莹,江相伟,吴一庆,等.电力设备多源信息融合的健康状态监测技术分析与研究[J].仪表技术,2024(1):57-60.

[2]赵锐,周雪枫.多源信息融合的设备热缺陷智能实时检测方法[J].计算机仿真,2023,40(2):132-138.

[3]阎庚未.应用状态监测技术保障设备安全运行的有效路径探索[J].电子元器件与信息技术,2021,5(9):173-175.

[4]李程,郭磊,张雅,等.基于区块链技术的输变电设备状态量监测方案及安全性分析[J].上海节能,2022(1):74-80.

[5]刘湘黔.基于工业物联网的安全生产装备状态监测系统研究[J].中国新技术新产品,2023(12):136-139.

[6]韩四保.探究抽水蓄能电站设备智能化关键技术及发展[J].电力设备管理,2023(8):83-85.

文章来源:宋占全.抽水蓄能电站设备多源信息融合的安全状态监测方法[J].科技与创新,2024,(24):69-71+75.